뉴런과 활성 함수(Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax)
뉴런과 활성 함수(Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax)
딥러닝을 시작한다면 꼭 이해해야 할 첫 개념,
바로 '뉴런과 활성 함수'입니다.
이걸 모르고는 아무리 멋진 AI 모델도 제대로 다룰 수 없어요.
안녕하세요!
오늘은 딥러닝의 가장 기본이자 핵심이 되는 뉴런(Neuron)과 활성 함수(Activation Function)에 대해 이야기해보려 해요. 뉴런은 인간의 뇌를 모방한 구조로, 입력된 데이터를 바탕으로 판단을 내리는 아주 작은 계산 단위예요. 그리고 이 뉴런의 출력을 결정짓는 역할을 하는 게 바로 활성 함수랍니다. 이번 글에서는 Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax 등 대표적인 활성 함수들을 차근차근 설명드릴게요. 특히 초보자 분들도 이해하기 쉽도록 실제 예제와 함께 설명하니 끝까지 함께 해보세요!
목차
1. 뉴런이란 무엇인가요? 🧠
딥러닝의 핵심은 '신경망(Neural Network)'이고, 그 신경망을 구성하는 기본 단위는 뉴런입니다. 이 뉴런은 생물학적 뉴런을 모방한 인공적인 수학적 모델이에요. 데이터를 입력받아 계산을 수행하고, 그 결과를 다음 뉴런에게 전달해요. 이 과정을 반복하면서 복잡한 패턴을 학습하는 거죠.
🧩 인공 뉴런의 구조
- 입력값(Input): 예측에 필요한 데이터
- 가중치(Weight): 각 입력값의 중요도를 결정하는 숫자
- 편향(Bias): 출력에 일정한 영향을 더해주는 상수
- 활성 함수(Activation Function): 최종 출력을 결정하는 함수
이 모든 걸 수식으로 정리하면 아래와 같아요:
z = (w1 * x1) + (w2 * x2) + ... + (wn * xn) + b
output = activation(z)
결국 이 계산을 수천, 수만 개의 뉴런이 동시에 수행하면서 복잡한 문제도 해결할 수 있게 되는 거죠!
📊 표로 보는 인공 뉴런의 요소
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| 입력값 (Input) | 모델이 받아들이는 숫자 데이터 |
| 가중치 (Weight) | 입력값의 영향력을 조절하는 값 |
| 편향 (Bias) | 출력값을 조정하는 상수값 |
| 활성 함수 | 결과 값을 출력 범위 내로 제한하는 함수 |
이제 다음 단계에서는 이 뉴런의 출력을 결정하는 핵심 요소, 활성 함수에 대해 더 깊이 들어가 볼게요. Sigmoid부터 ReLU까지, 각 함수의 특성과 역할을 하나씩 차근차근 설명해 드릴게요!
2. 활성 함수란? 왜 필요한가요? ⚙️
사실 딥러닝에서 활성 함수(Activation Function)가 없다면, 아무리 많은 층을 쌓아도 선형 회귀와 다를 게 없어요. 복잡한 비선형 문제를 해결하기 위해선 '비선형성'이 반드시 필요하고, 그 역할을 해주는 게 바로 이 활성 함수랍니다.
🔎 활성 함수의 주요 역할
- 비선형성 부여: 신경망이 단순한 선형 모델을 넘어 복잡한 문제를 해결할 수 있게 해줘요.
- 출력값 조절: 뉴런의 출력이 너무 크거나 작지 않도록 제한해줘요.
- 계산 효율 향상: 기울기 소실/폭주 문제를 완화시켜 학습을 더 빠르고 안정적으로 만들어요.
예를 들어볼게요. "나는 이 메일이 스팸인지 아닌지 구분하고 싶다"는 문제를 푼다고 해봐요. 이건 명백히 0과 1 중 하나를 골라야 하는 이진 분류 문제죠. 이때 단순히 숫자를 입력받아 계산하는 걸로는 부족하고, 그 결과를 0~1 사이의 확률로 바꿔줘야 해요. 바로 여기서 활성 함수가 등장합니다!
📌 주요 활성 함수 미리보기
| 함수 | 특징 | 사용 예시 |
|---|---|---|
| Sigmoid | 0~1 사이의 값 출력, 이진 분류에서 활용 | 이메일 스팸 필터 |
| Tanh | -1~1 범위, 중심이 0이라 학습에 유리 | 신경망 중간층에서 사용 |
| ReLU | 0 이하 무시, 간단하고 빠름 | 딥러닝 대부분의 모델 |
| Softmax | 확률 분포 출력, 다중 분류에서 사용 | 이미지 분류 (고양이/개/토끼) |
이제부터는 위에서 소개한 각 활성 함수를 하나씩 더 자세히 살펴보겠습니다. 먼저, 오랜 시간 사랑받아온 Sigmoid 함수부터 시작해볼게요!
3. Sigmoid 함수 📈
Sigmoid 함수는 가장 오래된 활성 함수 중 하나예요. 출력값을 0과 1 사이로 제한해주는 특성 때문에, 확률처럼 해석할 수 있어서 이진 분류 문제에 특히 잘 어울립니다. 수식은 다음과 같이 생겼어요:
sigmoid(x) = 1 / (1 + e^-x)
입력값이 아주 크면 1에 가까워지고, 아주 작으면 0에 가까워져요. 이걸 그래프로 그려보면 S자 곡선이 되는데, 이 때문에 '시그모이드(Sigmoid)'라는 이름이 붙었어요.
⚖️ Sigmoid의 장점과 단점
- 장점: 출력이 확률처럼 0~1 사이여서 분류 문제에 적합해요. 특히 마지막 출력층에서 많이 사용돼요.
- 단점: 입력값이 크거나 작을 경우 기울기(gradient)가 거의 0이 돼서 학습이 느려지거나 멈출 수 있어요. 이걸 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제라고 해요.
📌 실제 사용 예시: Orange Data Mining에서의 Sigmoid
Orange에서는 Sigmoid를 명시적으로 고르기보다는 Logistic Regression 위젯을 통해 간접적으로 사용해볼 수 있어요. 로지스틱 회귀 모델 자체가 내부적으로 Sigmoid를 기반으로 동작하니까요. 예를 들어 타이타닉 데이터에서 생존 여부를 예측할 때, Orange의 Logistic Regression 위젯을 사용하면 결과가 확률로 출력돼요.
| 예제 | 설명 |
|---|---|
| 타이타닉 생존자 예측 | 입력 특성(나이, 성별 등)에 따라 생존 확률 출력 |
| 질병 예측 모델 | 환자의 건강 정보로 병 발병 확률 계산 |
이처럼 Sigmoid는 초보자도 금방 이해할 수 있고, 다양한 상황에서 유용하게 활용돼요. 하지만 기울기 소실 문제 때문에 은닉층에서는 잘 사용되지 않아요. 그래서 대체로 출력층에서 많이 쓰이죠!
다음 섹션에서는 Sigmoid보다 한 단계 진화한 형태의 활성 함수인 Tanh 함수를 소개할게요!
4. Tanh 함수 🌀
Tanh 함수는 이름 그대로 '쌍곡 탄젠트(Hyperbolic Tangent)' 함수예요. Sigmoid와 비슷한 S자 곡선을 가지지만, 출력 범위가 -1에서 1까지라는 점이 다릅니다. 이 덕분에 출력 평균이 0이 되어 학습 과정에서 좀 더 안정적으로 작동해요.
tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))
수식이 조금 복잡해 보일 수 있지만, 실제로는 Sigmoid를 변형한 형태입니다. 그리고 Sigmoid보다 기울기 소실 문제가 덜해서 중간층(hidden layer)에서 더 많이 쓰여요.
⚖️ Tanh의 장점과 단점
- 장점: 출력 중심이 0이라, 각 층의 출력을 더 잘 분산시켜서 학습 속도 향상에 도움을 줘요.
- 단점: Sigmoid처럼 극단적인 입력값에서는 여전히 기울기 소실 문제가 생길 수 있어요.
📌 실제 사용 예시: Tanh in Orange?
Orange에서는 Neural Network 위젯에서 활성 함수 선택이 직접적으로 제공되진 않지만, 백엔드 라이브러리의 설정을 통해 tanh를 사용하는 모델도 학습할 수 있어요. 하지만 초보자에게는 보통 ReLU 기반 설정이 더 직관적이니, tanh는 이론적으로 이해하고 넘어가도 충분해요.
| 비교 항목 | Sigmoid | Tanh |
|---|---|---|
| 출력 범위 | 0 ~ 1 | -1 ~ 1 |
| 평균 중심 | 0이 아님 | 0 |
| 기울기 소실 | 심함 | 덜함 |
딥러닝 초창기에는 tanh도 널리 쓰였지만, 요즘은 다음에 소개할 ReLU가 대세로 자리잡았죠. 그럼 이제 ReLU를 살펴보러 가볼까요?
5. ReLU 함수 ⚡
ReLU(Rectified Linear Unit)는 현재 가장 널리 쓰이는 활성 함수예요. 이름은 다소 어려워 보여도, 수식은 정말 간단합니다:
ReLU(x) = max(0, x)
즉, 음수는 무조건 0으로 바꾸고, 양수는 그대로 출력해요. 이 간단한 처리만으로도 기울기 소실 문제를 효과적으로 해결하고, 학습 속도도 확 빨라집니다. 그래서 요즘 딥러닝 모델 대부분은 ReLU를 기본값처럼 사용하죠.
⚖️ ReLU의 장점과 단점
- 장점: 계산이 간단해서 빠르고, 기울기 소실 문제가 거의 없어요.
- 단점: 입력이 음수인 경우 뉴런이 완전히 죽어버리는 죽은 뉴런(Dead Neuron) 현상이 생길 수 있어요.
🛠 Orange 실습 예시: ReLU 기반 모델 만들기
Orange에서는 Neural Network 위젯을 통해 ReLU 기반의 MLP(Multilayer Perceptron) 모델을 만들 수 있어요. 예를 들어, Iris 데이터를 불러와 Neural Network에 연결한 다음, 기본 설정 그대로 실행하면 내부적으로 ReLU 활성 함수가 적용된 다층 신경망이 학습됩니다.
| 설정 항목 | 예시 값 |
|---|---|
| 은닉층 구성 | 2개 (100, 50) |
| 활성 함수 | ReLU (기본) |
| 학습 반복 횟수 | 200 epoch |
ReLU는 속도와 효율, 성능 면에서 아주 좋은 선택이지만, 죽은 뉴런 문제를 피하고 싶다면 Leaky ReLU나 ELU 같은 변형 함수도 고려해볼 수 있어요.
이제 마지막으로 다중 분류 문제에 강력한 Softmax 함수를 알아볼 시간입니다!
6. Softmax 함수 🎯
마지막으로 소개할 Softmax 함수는 여러 개의 클래스를 분류할 때 아주 유용한 함수입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지 판단하는 이진 분류는 Sigmoid로 충분하지만, 고양이/개/토끼 중 무엇인지 분류해야 할 때는 Softmax가 필요해요.
Softmax(xᵢ) = e^(xᵢ) / Σ e^(xⱼ)
입력된 값들을 지수 함수(e^x)로 바꾼 다음, 전체 합으로 나누면 출력이 전체 합이 1인 확률 분포가 돼요. 즉, 각 클래스가 정답일 확률로 해석할 수 있습니다.
📊 예시로 이해하는 Softmax
| 클래스 | 로짓(Logit) | Softmax 출력 |
|---|---|---|
| 고양이 | 2.0 | 0.65 |
| 개 | 1.0 | 0.24 |
| 토끼 | 0.1 | 0.11 |
이 예시에서 가장 높은 확률을 가진 '고양이'가 최종 예측 결과가 되겠죠. 바로 이 점이 Softmax의 매력입니다. 모든 클래스에 대한 '확률'을 한 번에 계산해줘서 비교도 쉽고 해석도 명확해요.
🐾 Orange에서 Softmax 활용 예
Orange의 Neural Network 위젯을 이용해 다중 클래스 분류를 수행할 때, 출력층에서는 자동으로 Softmax가 사용돼요. 예를 들어, Iris 데이터처럼 클래스가 3개인 데이터셋을 사용하면 각 클래스별 확률을 출력하고, 가장 높은 확률을 가진 클래스로 예측을 결정합니다.
그니까요, Softmax는 여러 선택지 중 하나를 골라야 할 때 쓰는 딱 맞는 도구예요. 확률 기반 의사결정이 필요한 모든 상황에서 진가를 발휘하죠.
이제까지 배운 내용을 정리하며 마무리해볼게요!
🔚 마무리하며: 활성 함수의 힘을 이해했나요?
지금까지 뉴런의 작동 원리부터 대표적인 활성 함수들(Sigmoid, Tanh, ReLU, Softmax)까지 하나씩 살펴봤어요. 처음엔 생소하고 복잡해 보였던 개념들이, 이제는 어느 정도 감이 오지 않으셨나요? 😊
활성 함수는 신경망이 '생각'하게 만드는 엔진과 같아요. 단순한 선형 연산을 넘어, 복잡한 데이터의 패턴을 구분하고 예측할 수 있게 해주는 원동력이죠. 실전에서 이 함수들을 언제, 어떻게 쓰는지를 감 잡으면 딥러닝 설계의 절반은 끝난 셈입니다.
앞으로 CNN, RNN 같은 더 복잡한 구조로 나아갈 때도 이 기본 개념들이 탄탄하게 받쳐줄 거예요. 그러니 복습하면서 꼭 내 것으로 만들어두세요. 다음 포스팅에서는 인공신경망 내부의 가중치와 편향 이야기를 다뤄볼게요!